本文探讨了Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer在图像识别领域的应用与创新。ViT通过将图像划分为16x16的块，并利用Transformer编码器进行全局信息建模，在大规模图像分类任务中表现出...

本篇论文作者开发了LeafConvNeXt深度学习模型，用于高效检测植物叶片病害。该模型基于改进的ConvNeXt架构，结合组卷积和密集连接增强特征提取能力，并采用LayerCAM提升可解释性。在包含52类病害...

class Solution:    def myPow(self, x: float, n: int) -> float:        if n==0:            return 1        if n==1:            return x        if n==-1:  ...

我通过一个实验应用了单层感知机。我使用PyTorch构建模型，在鸢尾花数据集上进行二分类任务。首先，在区分“Setosa”与“Non-Setosa”时，模型在测试集上达到了100%的准确率，证明了这两类数据...